词向量Word2Vec 第7页

ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）的优缺点进行对比

下面是对ELMo模型、word2vec和独热编码（one-hot编码）的优缺点进行对比：独热编码（One-hotEncoding）：优点：简单，易于理解。适用于词汇表较小的场景。缺点：高维度。

chunmiao3032·2023-11-13 03:46

Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系

下面简要概述了Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系：独热编码（One-hotEncoding）是一种最基本的词表示方法，将词表示为高维稀疏向量

chunmiao3032·2023-11-13 03:46

个人总结：机器学习模型评估与调优余弦相似度余弦距离欧氏距离 A/B测试交叉验证自助法 | 网格搜索随机搜索贝叶斯优化过拟合欠拟合

当一对文本在长度相似度很大，但内容相近时，如果使用词频或者词向量作为特征，它们在特征空间的欧氏距离通常很大；而如果使用余弦相似度的话，它们之间的夹角可能很小，因而相似度高。如果希望得到类似于距离的

yyhhlancelot·2023-11-11 22:00

NLP_task4文本表示_CBOW和Skip-gram模型

Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定inputword来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测inputword。

沐漜·2023-11-11 19:20

word2vec常见考点

因为每次会更新context(w)的词向量，而Skip-gram只更新核心词的词向量。两者的预测时间复杂度分别是O(V)，O(KV)(2)Skip-gram对低频词效果比CBOW好。

frostjsy·2023-11-11 19:17

文本处理——Word2Vec之 Skip-Gram 模型（三）

博文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078原文英文文档请参考链接：-Word2VecTutorial-TheSkip-GramModel-Word2Vec(Part1

修炼打怪的小乌龟·2023-11-11 19:16

[深度学习] Word2vec 之 Skip-Gram 模型（训练篇）

在第一部分讲解完成后，我们会发现Word2Vec模型是一个超级大的神经网络（权重矩阵规模非常大）。举个栗子，我们拥有10000个单词的词汇表，我们如果想嵌入300维的词

1.02^365的成长裂变·2023-11-11 19:16

【LLM_03】自然语言处理基础_1

搜索引擎的基本工作原理3、知识图谱的构建4、应用二、词表示与语言模型1、词表示2、上下文3、语言模型4、神经网络在语言模型的应用三、神经网络1、神经网络基本组成元素2、如何训练神经网络3、计算图的概念4、word2vec

fzu-wenxin·2023-11-11 16:28

主题模型LDA教程：一致性得分coherence score方法对比（umass、c_v、uci）

文章目录主题建模潜在迪利克雷分配（LDA）一致性得分coherencescore1.CV一致性得分2.UMass一致性得分3.UCI一致性得分4.Word2vec一致性得分5.选择最佳一致性得分主题建模主题建模是一种机器学习和自然语言处理技术

Cachel wood·2023-11-11 14:40

《深度学习进阶：自然语言处理》第7章基于RNN生成文本

《深度学习进阶：自然语言处理》啃书系列第2章自然语言和单词的分布式表示第3章word2vec 第4章word2vec的高速化第5章RNN 第6章GatedRNN 第7章基于RNN生成文本

芒狗狗MangoGO·2023-11-11 10:34

机器学习——CBOW负采样(纯理解）

给我顿悟的是CSDN的一篇文章Word2Vec详解-公式推导以及代码CSDN啊，听大神一席话，如长夜得明灯啊！倒

# JFZero·2023-11-11 07:33

计算机毕设基于机器学习的文本聚类 - 可用于舆情分析

文章目录0简介1项目介绍1.1提取文本特征1.2聚类算法选择2代码实现2.1中文文本预处理2.2特征提取2.2.1Tf-idf2.2.2word2vec2.3聚类算法2.3.1k-means2.3.2DBSCAN2.4

DanCheng-studio·2023-11-11 00:18

深度学习(CNN+RNN)笔记2

RNN、GRU、LSTM、双向RNN、深度RNN】第二周：自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）【词嵌入、嵌入矩阵、学习词嵌入、Word2Vec

夜中听雪·2023-11-09 16:36

负采样：如何高效训练词向量

负采样的目标是降低计算成本并改善模型的性能，同时有效地训练词向量。

oveZ·2023-11-08 21:20

【大模型应用开发教程】04_大模型开发整体流程 & 基于个人知识库的问答助手项目流程架构解析

2.将文档词向量化3.将

Taylor_29511·2023-11-07 23:07

计算文本相似度，输出相似度最高的n个

目录配置创建虚拟环境下载TFidf概念代码word2vec概念模型代码结果SpaCy概念模型代码结果Bert概念模型代码结果对比配置创建虚拟环境python3.9condacreate-npy39python

蓝净云·2023-11-07 10:18

自然语言处理基本任务综述

文章目录1.多语言分词2.词性标注3.命名实体识别4.中心词提取5.依存句法分析6.文本纠错7.文本摘要8.文本相似度9.情感分析10.文本分类11.词向量1.多语言分词在自然语言处理中，分词（Tokenization

落叶随峰·2023-11-07 06:35

Word embedding及word2Vec介绍

Wordembedding是很受欢迎的一种文档词汇表。它能够获取文档中单词的上下文，语义和句法相似性，与其他单词的关系等。它是一种语言建模技术，用于将词映射到实数向量。它代表向量空间中具有多个维度的单词或短语。可以使用各种方法（如神经网络，共现矩阵，概率模型等）来生成单词嵌入。以下面句子为例：HaveagooddayandHaveagreatday。它们意思相同。如果我们构建一个详尽的词汇表（我们

leon_kbl·2023-11-06 07:41

来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

word2vec和GloVe等词嵌入模型与上下文无关。它们将相同的预训练向量赋给同一个词，而不考虑词的上下文（如果有的话）。它们很难处理好自然语言中的一词多义或复杂语义。

流萤数点·2023-11-06 03:37

PyTorch框架的中LSTM的输入和输出

torch.nn.LSTM()1.输入的参数列表说明：input_size:输入数据的特征维度，（单变量=1,embedding=【词向量的表示维度】）hidden_size:LSTM隐层的维度num_layers

小维_·2023-11-05 17:26

Sklearn中CountVectorizer的简单理解

简单理解是一个文本特征提取方法，将文本转成词频矩阵，只考虑每个词出现的频率，不考虑词的前后关系（考虑前后关系的是word2vec）。

我都学杂了。。。·2023-11-05 13:13

【新人赛】阿里云恶意程序检测每周总结——混淆矩阵&word2vec

文章目录调整随机种子和取平均打印混淆矩阵添加第4类数据word2vecngram和word2vec向量拼接调整随机种子和取平均ngram(ngram_range(1,3))、subsample=1、10

solejay·2023-11-05 06:15

机器学习之Word2Vec

本文为作者学习Word2Vec算法后的整理笔记，仅供学习使用！1、概述Word2vec是Geogle公司2013年开源的一款用于训练词向量的软件工具。

Jayden Huang·2023-11-03 05:42

wiki中文语料+word2vec (python3.5 windows win7)

环境：win7+python3.51.下载wiki中文分词语料使用迅雷下载会快不少，大小为1个多Ghttps://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz22.安装opencc用于中文的简繁替换安装exe的版本到https://bintray.com/package/files/byvoid/open

deex13491·2023-11-03 05:39

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难

Mr Gao·2023-11-02 22:25

Python自然语言处理实战（7）：文本向量化

当前阶段，对文本向量化大部分的研究都是通过词向量化实现的。与此同时，也有相当一部分研究者将句子作为文本处理的基本单元，于是产生了doc2

CopperDong·2023-11-02 04:37

构建Transformer模型 | 在wikiText-2数据集上训练一个语言模型

0Introduction自然语言处理通用解决方案需要熟悉word2Vec,了解词向量如何建模重点在于Transformer网络架构，BERT训练方法，实际应用开源项目，都是现成的，套用进去就OK了提供预训练模型

Eva215665·2023-11-01 20:17

「自然语言处理（NLP）」入门系列（三）单词表示、损失优化、文本标记化？

来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-01-09本次主要内容:1、知道词向量如何表示单词意思2、如何可视化词向量3、损失函数与优化4、文本标记化

AINLPer·2023-11-01 18:08

深度学习～循环神经网络RNN, LSTM

比如，NLP领域中，我们输入单词经常使用embedding，将单词映射为词向量，然后

天狼啸月1990·2023-11-01 09:20

人工智能AI 全栈体系（九）

1.从句子理解说起上次讲了用词向量表示词，一句话也可以表示为一个向量。

柠檬小帽·2023-10-31 18:07

spacy 英文模型下载_spaCy2.1中文模型包

本包提供适用于spaCy2.1的中文预训练模型，包括词向量、词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网整理提供。

weixin_39777242·2023-10-31 11:18

【手撕算法】【NLP】【Embedding】word2vec原理，代码实现

3.2.什么是word2vec？

拾夕er·2023-10-29 14:21

【Gensim概念】02/3 NLP玩转 word2vec

第二部分句法六、句法模型（类对象和参数）6.1数据集的句子查看classgensim.models.word2vec.BrownCorpus(dirname)Bases:object迭代句子Browncorpus

无水先生·2023-10-29 09:18

word2vec训练优化之Negative Sampling

回顾一下word2vec的训练trick之一：分层softmax。缺点就是：1.对于词袋大小V如果V非常大，即使是构建哈夫曼树，复杂度也会很高，所以提出使用负采样。

#苦行僧·2023-10-29 09:34

word2vec训练词向量如何优化

训练word2vec模型时，可以采用一些方法来优化模型的表现。选择合适的语料库：使用大规模的、高质量的语料库可以提高模型的精度。

凯二七·2023-10-29 09:04

word2vec及其优化

1.算法背景：（1）N-gram：n-1阶的Markov模型，认为一个词出现的概率只与前面n-1个词相关；统计预料中各种词串（实际应用中最多采用n=3的词串长度）的出现次数，并做平滑处理（应对count=0和count=1的情况）。在预测一个句子的概率时，只需要找到相关的概率参数，将他们连乘起来。（2）神经概率语言模型：将单词映射为embedding，输入隐藏层，激活函数用tanh，输出层为一个s

码一码码码·2023-10-29 09:03

Word2vec原理+常见优化手段

官网地址：https://code.google.com/archive/p/word2vec/论文地址：https://arxiv.org/pdf/1301.3781.pdf我觉得原理讲的比较好的：word2vec

薇酱·2023-10-29 09:59

Word2vec And Doc2vec - 文本向量化

word2vec与doc2vec的区别:两者从字面意思上就可以大致判断出区别来，word2vec主要针对与单词，而doc2vec主要针对于文本：顾名思义，Word2Vec是在单个单词上训练的，而Doc2vec

shun-ripking·2023-10-29 09:27

聊一下Word2vec-训练优化篇

Word2vec涉及到两种优化方式，一种是负采样，一种是层序Softmax先谈一下负采样，以跳字模型为例。中心词生成背景词可以由两个相互独立事件的联合组成来近似（引自李沐大神的讲解）。

biuHeartBurn·2023-10-29 09:53

自然语言处理（NLP）简介

自然语言处理（NaturalLanguageProcessingNLP）简介本课程是关于NLP101的4部分系列中的第1部分：自然语言处理导论（今天的教程）BagofWords模型简介Word2Vec：

程序媛一枚~·2023-10-29 01:06

word2vec两种优化方式的联系和区别

总结不易，请大力点赞，感谢上一个文章，Word2vec-负采样/霍夫曼之后模型是否等价-绝对干货是字节的面试真题，建议朋友们多看几遍，有问题及时沟通。

biuHeartBurn·2023-10-28 16:57

灵魂20问帮你彻底搞定词向量

文章目录1.灵魂20问帮你彻底搞定词向量2.W2C模型篇--一个词通过Word2vec训练之后，可以得到几个词向量?

biuHeartBurn·2023-10-28 16:57

聊一下Glove

本文大概需要阅读4.75分钟先问大家两个问题，看能不能解答Glove中词向量的表达是使用的中心词向量还是背景词向量还是有其他方法？能不能分别用一句话概括出Glove和Fasttext的核心要点？

biuHeartBurn·2023-10-28 16:26

知识表示学习【知识图谱专栏】

知识表示学习一、知识图谱1、符号定义：2、三元组表示的缺陷：二、知识表示学习1、分布式表示的特点：2、三元组和词向量分布式表示三、知识表示经典模型1、TransE模型2、TransH模型3、TransR

俱往矣...·2023-10-28 04:39

linux 繁体中文转为简体,linux - 安装OpenCC(简体繁体转换)

最近使用中文维基百科数据训练Word2Vec时，发现数据里面包含了很多繁体字，这就很尴尬了。这时候就知道OpenCC的强大了。

猫咪兔兔·2023-10-28 02:38

Transformer 简单理解

文章目录一、Transformer的架构一、编码1.1词向量编码（InputEmbedding）1.2位置编码（PositionalEncoding）二、Mask2.1PADMask2.2上三角Mask

hjxu2016·2023-10-27 22:19

【深度学习&NLP】数据预处理的详细说明（含数据清洗、分词、过滤停用词、实体识别、词性标注、向量化、划分数据集等详细的处理步骤以及一些常用的方法）

数据可能不一致或者不太规范3、文本需要标记和分词4、可能需要词形还原和词干提取(词性标注)5、需要将文本向量化处理三、数据预处理方法介绍及使用样例1、数据清洗2、分词3、停用词过滤4、词性标注5、实体识别6、词向量化一

云日松·2023-10-27 21:03

面试复盘 | 阿里/腾讯/头条/paypal/快手

一面：1h面试讲项目项目中为什么使用lightGBM，比起xgboost的优点是什么因果词向量的应用场景tf多个变量如何共享权重SGDmin-SGD的区别对ep

文文学霸·2023-10-27 01:49

【Gensim概念】03/3 NLP玩转 word2vec

第三部分对象函数八word2vec对象函数该对象本质上包含单词和嵌入之间的映射。训练后，可以直接使用它以各种方式查询这些嵌入。有关示例，请参阅模块级别文档字符串。

无水先生·2023-10-26 23:46

138.深度学习分布式计算框架-1

官方文档中简易介绍了如何使用框架在线性回归识别数字图像分类词向量个性化推荐情感分析语义角色标注机器翻译等方面的应用138.2Deeplearning4jDeepLearning4J（DL4J）是一套基于

大勇任卷舒·2023-10-26 16:06

推荐频道

词向量Word2Vec